chatGPT, chatGPT-2, chatGPT-3 각 모델의 차이점

chatGPT, GPT-2, GPT-3은 모두 OpenAI에서 개발한 언어 모델이지만, 각각 다음과 같은 차이점이 있습니다.

 

1. chatGPT

* 발표 연도: 2020년
* 모델 크기: 1.5B
* 학습 데이터: 인터넷 전체
* 특징: 이전 모델들(GPT-2) 보다 큰 모델 크기와 데이터셋으로 학습, 인간의 대화와 같은 자연스러운 문장 생성 능력 향상

* 링크:  https://chat.openai.com/auth/login
*chatGPT는 텍스트 기반으로 동작하는 언어 모델이기 때문에,

 단어와 문장에 대한 처리와 생성에 중점을 둡니다.

 그러나 chatGPT와 같은 자연어 처리 기술을 이용한 다양한

 응용 분야에서는 이미지나 동영상 등 다양한 형식의 데이터를

 활용하여 학습하는 기술도 개발되고 있습니다.
*지식의 시점은 2023년 3월 14월까지이며,

 이후에 업데이트된 데이터는 반영되지 않습니다.

(단, 시간이 지남에 따라 지속적으로 업데이트됩니다)

 

2. GPT-2

* 발표 연도: 2019년
* 모델 크기: 1.5B, 355M, 117M
* 학습 데이터: 인터넷 전체
* 특징: 이전 모델들(GPT-1) 보다 큰 모델 크기와 데이터셋으로 학습, 인간의 대화와 비슷한 자연스러운 문장 생성 능력

*chatGPT-2도 chatGPT-3과 마찬가지로 대화형 인공지능 언어 모델입니다.

 하지만 chatGPT-3보다는 작은 규모이며, 처리 능력도 상대적으로 낮습니다.
*chatGPT-2는 대화 내용에 따라 일부 이미지를 보여줄 수도 있습니다.

 예를 들어, "이 사진은 무엇을 나타내나요?"와 같은 질문에 대해

 chatGPT-2는 이미지 분석 기능을 활용하여 답변을 제공할 수 있습니다.

 하지만 chatGPT-2는 이미지 분석 능력이 제한적이기 때문에,

 복잡한 이미지 분석에는 한계가 있습니다.
또한 chatGPT-2는 chatGPT-3보다 작은 모델이기 때문에, 처리 속도나

정확도 등의 측면에서 제한적일 수 있습니다.

하지만 여전히 많은 사람들이 이용하고 있으며,

일부 상황에서는 충분한 성능을 발휘할 수 있습니다.

 

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3. GPT-3

* 발표 연도: 2020년
* 모델 크기: 175B, 13B, 6B, 2.7B, 1.3B, 760M
* 학습 데이터: 인터넷 전체
* 특징: 대규모 모델 크기와 데이터셋으로 학습, 다양한 언어 처리 태스크에서 우수한 성능을 보임, 추론, 분류, 번역 등 다양한 NLP 작업에서 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 보임
각 모델은 이전 모델보다 큰 모델 크기와 더 많은 데이터셋으로 학습되었으며, 인간의 대화와 같은 자연스러운 문장 생성 능력 향상을 지속적으로 개선해 왔습니다. 특히, GPT-3는 모델의 크기와 데이터셋을 크게 확대하여 다양한 언어 처리 태스크에서 놀라운 성능을 보이는 등 최신 언어 모델 중에서 가장 높은 성능을 보이고 있습니다.

*GPT-3의 연구진 중 하나는 이미지와 캡션 정보를 이용하여

 문장을 생성하는 모델을 개발하였습니다.

 이 모델은 이미지와 관련된 설명을 자연스러운 문장으로

 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

 또한, 이미지와 문장 간의 상호작용을 이용하여 이미지에

 대한 더 자연스러운 문장을 생성하는 기술도 개발되고 있습니다.

*chatGPT-3는 대화형 인공지능 언어 모델로, 주로 텍스트 입력을

 받아 텍스트로 응답하는 기능을 제공합니다.

 따라서 일반적으로는 텍스트 기반 대화만 가능합니다.
하지만 GPT-3는 이미지에 대한 이해도가 일부 내장되어 있기 때문에,

이미지와 관련된 내용을 입력하면 그에 대한 대화를 진행할 수 있습니다.

예를 들어, "이 사진에는 무엇이 있나요?"와 같은 질문에 대해 GPT-3는

해당 이미지를 분석하고, 관련된 답변을 생성할 수 있습니다.
하지만 chatGPT-3는 이미지에 대한 처리 능력이 주요 기능이 아니기

때문에, 이미지와 관련된 대화를 전문적으로 처리하는 다른 인공지능

시스템들이 더 적합할 수 있습니다.